JSONファイルをSQLiteデータベースに変換する方法：ステップバイステップガイド

JSONファイルをSQLiteデータベースに変換する方法

必要なもの

• Python 3.x
• SQLite 3
• JSONファイル

手順

1. 必要なライブラリのインストール

   pip install sqlite3
   

2. SQLiteデータベースの作成

   import sqlite3
   
   # データベースファイルの名前を指定
   db_name = 'data.db'
   
   # データベース接続
   conn = sqlite3.connect(db_name)
   
   # カーソルを取得
   cursor = conn.cursor()
   

3. import json
   
   # JSONファイルの名前を指定
   json_file = 'data.json'
   
   # JSONファイルを読み込む
   with open(json_file, 'r') as f:
       data = json.load(f)
   

4. JSONデータの構造は様々なので、解析方法は状況によって異なります。ここでは、例として単純な構造のJSONデータを扱うことにします。

   # JSONデータから各レコードをループで処理
   for record in data:
       # 各レコードから値を取り出す
       name = record['name']
       age = record['age']
       city = record['city']
   
       # データベースにレコードを挿入
       cursor.execute('INSERT INTO users (name, age, city) VALUES (?, ?, ?)', (name, age, city))
   

5. データベースのコミットとクローズ

   # データベースの変更をコミット
   conn.commit()
   
   # データベース接続を閉じる
   conn.close()
   

補足

• 上記はあくまで基本的な例であり、実際の状況に合わせて調整する必要があります。
• JSONデータの構造が複雑な場合は、より高度なデータ処理ライブラリを使用する必要が ある場合もあります。
• データベースへの挿入処理を最適化したい場合は、バッチ処理などの手法を検討 する必要があります。

import sqlite3
import json

# データベースファイルの名前を指定
db_name = 'data.db'

# データベース接続
conn = sqlite3.connect(db_name)

# カーソルを取得
cursor = conn.cursor()

# JSONファイルの名前を指定
json_file = 'data.json'

# JSONファイルを読み込む
with open(json_file, 'r') as f:
    data = json.load(f)

# テーブルを作成する
cursor.execute('''
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
        id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
        name TEXT NOT NULL,
        age INTEGER NOT NULL,
        city TEXT NOT NULL
    )
''')

# JSONデータから各レコードをループで処理
for record in data:
    # 各レコードから値を取り出す
    name = record['name']
    age = record['age']
    city = record['city']

    # データベースにレコードを挿入
    cursor.execute('INSERT INTO users (name, age, city) VALUES (?, ?, ?)', (name, age, city))

# データベースの変更をコミット
conn.commit()

# データベース接続を閉じる
conn.close()

print('JSONファイルをSQLiteデータベースに変換しました。')

このコードは、上記のチュートリアルで説明した手順を具体的に実装したものです。

1. 最初に、sqlite3とjsonライブラリをインポートします。
2. 次に、データベースファイルの名前とJSONファイルの名前を定義します。
3. その後、データベースへの接続とカーソルの取得を行います。
4. JSONファイルを読み込み、データを変数に格納します。
5. テーブルが存在しない場合は作成するSQLクエリを実行します。
6. JSONデータから各レコードをループ処理し、値をデータベースに挿入します。
7. 最後に、データベースの変更をコミットし、接続を閉じます。

実行方法

このコードを実行するには、以下の手順が必要です。

1. Python 3.xをインストールします。
2. sqlite3モジュールをインストールします。
3. 上記のコードをエディタに保存し、data.jsonという名前のJSONファイルを用意します。
4. コマンドプロンプトで、以下のコマンドを実行します。

python convert_json_to_sqlite.py

JSONファイルをSQLiteデータベースに変換するその他の方法

SQLAlchemyは、Pythonでオブジェクト関係マッピング（ORM）を行うためのライブラリです。JSONファイルをORMモデルに変換し、それをSQLiteデータベースに挿入することができます。

from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy import Column, Integer, String

# データベース接続文字列を指定
db_url = 'sqlite:///data.db'

# エンジンを作成
engine = create_engine(db_url)

# ベースクラスを作成
Base = declarative_base()

# ユーザーテーブルを定義
class User(Base):
    __tablename__ = 'users'

    id = Column(Integer, primary_key=True, autoincrement=True)
    name = Column(String(255), nullable=False)
    age = Column(Integer, nullable=False)
    city = Column(String(255), nullable=False)

# テーブルを作成
Base.metadata.create_all(engine)

# JSONファイルを読み込む
import json

json_file = 'data.json'

with open(json_file, 'r') as f:
    data = json.load(f)

# JSONデータをUserオブジェクトに変換
users = []
for record in data:
    user = User(name=record['name'], age=record['age'], city=record['city'])
    users.append(user)

# ユーザーオブジェクトをセッションに追加
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()
session.add_all(users)

# コミット
session.commit()

# セッションを閉じる
session.close()

jqを使う

jqは、JSONデータを処理するためのコマンドラインツールです。JSONファイルを加工し、SQLiteデータベースに挿入できる形式に変換することができます。

# JSONファイルを加工する
jq -r '.[] | {name: .name, age: .age, city: .city}' data.json > data.csv

# CSVファイルをSQLiteデータベースにインポート
sqlite3 data.db ".import data.csv users"

オンラインツールを使う

いくつかのオンラインツールを使って、JSONファイルをSQLiteデータベースに変換することができます。

• 少量のデータを扱う場合は、手動でコードを書く方が簡単かもしれません。
• 大量のデータを扱う場合は、SQLAlchemyやjqなどのツールを使う方が効率的です。
• プログラミングに慣れていない場合は、オンラインツールを使う方が簡単です。